한 줄 요약: PostgreSQL 성능 튜닝의 80%는 인덱스 설계, 쿼리 최적화, 커넥션 풀 설정에서 결정된다. PostgreSQL은 기본 설정만으로도 잘 동작하지만, 트래픽이 늘면 느려지기 시작한다. 성능 개선의 첫 단계: EXPLAIN ANALYZE. 이 명령으로 쿼리 실행 계획을 확인하고, Seq Scan(전체 스캔)이 발생하는 곳을 찾습니다.

PostgreSQL 성능 튜닝 실전 가이드

한 줄 요약: 대부분의 경우 프롬프트 엔지니어링이 정답이다. 파인튜닝은 독자적 도메인 언어나 특수한 출력 형식이 필요할 때만 고려하라. LLM을 내 용도에 맞추는 방법은 크게 두 가지: 프롬프트 엔지니어링 (입력을 잘 구성)과 파인튜닝 (모델 자체를 재학습). 2026년 현재 대부분의 경우 프롬프트로 충분하고, 파인튜닝은 매우 특수한 경우에만 필요합니다.

파인튜닝 vs 프롬프트 엔지니어링 — 언제 무엇을 쓸까

한 줄 요약: 튜링상 수상자 얀 르쿤(Yann LeCun)이 메타를 떠나 공동 창업한 AMI Labs가 시드 라운드에서 10억 3천만 달러(약 1조 5천억 원)를 조달했다. 기업가치 35억 달러 평가를 받은 이 회사는 언어 모델이 아닌 '월드 모델(world model)' — 현실 세계의 물리 법칙을 학습하는 AI — 을 목표로 한다. AMI Labs는 2025년 말 얀 르쿤(Yann LeCun)이 메타 AI 연구소를 떠난 후 공동 창업한 AI 스타트업이다.

AMI Labs와 월드 모델 — Yann LeCun이 LLM 너머를 보는 이유

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